多位人工智能行业专家预测，AI的未来将不再依赖于ChatGPT这类规模庞大、造价高昂的大型模型，而是朝着更小型化、专用化的方向发展。这些专用的AI代理系统能够高效处理特定任务，不仅开发成本显著降低，甚至可以在个人笔记本电脑上流畅运行，无需依赖大型数据中心的算力支持。

汇丰银行近期一份研究报告显示，AI研究公司OpenAI目前宣称其年收入已达到200亿美元，并计划投入1.4万亿美元建设新的数据中心。然而，即便OpenAI的收入在2030年突破2000亿美元，该公司仍需要额外筹集2070亿美元才能维持正常运营。

在近日里斯本举办的网络峰会上，十余位AI行业人士却描绘了另一番技术发展图景。

他们认为，未来AI系统将以轻量化的小型模型为主流。这些系统通常围绕执行特定任务的AI“代理”架构运行，因此不再需要依赖类似OpenAI、谷歌Gemini或Anthropic Claude那样庞大的通用大语言模型。

“大公司的估值建立在‘越大越好’的假设之上，但这不一定符合技术发展的客观规律，”Cognizant首席AI官Babak Hodjat表示。

“我们确实会继续使用大语言模型，但并不需要规模最大的那种。模型只要在特定领域具备良好的指令遵循能力、能够灵活使用工具并与其他代理顺畅沟通，就完全够用了，”Hodjat解释道，“一旦模型性能达到某个阈值，规模大小就不再是决定性因素。”

举例来说，中国AI公司深度求索今年1月发布的模型仅耗费数百万美元研发成本，其出色的性价比甚至引发了科技股的抛售潮。

Hodjat指出，深度求索模型每次请求调用的参数量远小于ChatGPT，但功能表现却具有可比性。当模型规模优化到一定程度后，就无需依赖数据中心的支持，可以直接在MacBook上本地化运行。

“这正是技术发展的关键差异点，也代表着未来的演进趋势，”Hodjat强调。

目前多家公司正围绕AI代理或垂直应用进行战略布局，他们认为用户会更倾向于使用专门设计的应用程序来解决特定场景的需求。

Superhuman首席执行官Shishir Mehrotra介绍，他们正在运营一个“AI代理应用商店”，这些代理可以嵌入浏览器扩展，或运行于Grammarly已获得授权的数千款应用程序中。

Mozilla对Firefox浏览器也采取了类似策略。该公司首席执行官Laura Chambers表示：“我们集成了多项AI功能，例如内容智能摘要、移动端标签分组、链接预览和实时翻译。这些功能全部在设备端运行，数据不会离开你的设备，也不会被共享给任何云端模型。我们还提供了侧边栏选项，让用户自主选择需要调用的模型。”

芯片设计公司Arm的战略负责人兼首席营销官Ami Badani透露，该公司正在采用模型无关的发展策略。

Badani表示：“我们会在大型基础模型之上，针对特定应用场景开发定制化扩展模块。因为不同企业对模型的需求往往存在显著差异。”

这种由多个高度专业化、像独立业务单元一样运作的AI代理组成的系统架构，明显不同于追求全能型的大型通用AI平台。

该模式正吸引着大规模资本投入。IBM旗下风险投资公司已经投资了多家看似不起眼、但能精准解决企业特定需求的AI初创企业。

其中名为Not Diamond的公司注意到，85%使用AI的企业都会同时采用多个AI模型。由于不同模型擅长处理不同类型的任务，因此为每项任务选择最合适的模型变得至关重要。